Python代码耗时统计

time模块

在代码执行前后各记录一个时间点,两个时间戳相减即程序运行耗时。这种方式虽然简单,但使用起来比较麻烦。

time.time()

函数返回的时间是相对于1970年1月1日的秒数

import time

start = time.time()
time.sleep(1)
end = time.time()
print(f"耗时: {end - start}秒")

输出:
耗时: 1.012192964553833秒

time.perf_counter()

函数用于获取当前时间的精确计时器值,通常用于测量程序的执行时间。

import time

start = time.perf_counter()
time.sleep(1)
end = time.perf_counter()
print(f"耗时: {end - start}秒")

输出:
耗时: 0.998019699996803秒

区别与应用

time() 函数返回的时间是相对于1970年1月1日的秒数,而 perf_counter() 函数返回的是CPU时钟计数值,单位是秒。
time() 函数的精度通常是1秒,而 perf_counter() 函数的精度通常是纳秒级别。
time() 函数的返回值可以被修改,而 perf_counter() 函数的返回值不能被修改。
因此,如果需要测量程序的执行时间,建议使用perf_counter()函数。

timeit模块

timeit是Python标准库内置的小工具,可以快速测试小段代码的性能。可以在命令行界面直接使用,也可以通过导入模块进行调用

timeit 函数:

timeit.timeit(stmt, setup,timer, number)

参数说明:

  • stmt: statement的缩写,你要测试的代码或者语句,纯文本,默认值是 “pass”
  • setup: 在运行stmt前的配置语句,纯文本,默认值也是 “pass”
  • timer: 计时器,一般忽略这个参数
  • number: stmt执行的次数,默认是1000000,一百万

repeat 函数:

timeit.repeat(stmt, setup, timer, repeat, number)

是timeit的repeat版,可以指定重复timeit的次数,默认是5次,然后返回一个数组。

举一个简单的例子来说明用法:

import timeit
print(timeit.timeit('output = 10*5')) 
# 0.014560436829924583
print(timeit.repeat('output = 10*5')) 
# [0.012098299994249828, 0.012399200000800192, 0.012346500006970018, 0.012961999993422069, 0.012330500001553446]

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